BI.ZONE и МегаФон объединили усилия против банковского мошенничества

BI.ZONE и МегаФон объединили усилия против банковского мошенничества

BI.ZONE и МегаФон объединили усилия против банковского мошенничества

Компания BI.ZONE и оператор связи МегаФон расширили сотрудничество в области кибербезопасности. В рамках технологического партнерства оператор начал предоставлять в режиме реального времени разработчику информацию о мошенниках и их жертвах. Эти сведения автоматически становятся доступны всем участникам Платформы обмена данными о киберугрозах — совместного проекта BI.ZONE и Ассоциации банков России.

По данным компании BI.ZONE, в России 80% краж со счетов физических лиц совершается с использованием методов социальной инженерии: жертва поддается на уловки мошенников и сама переводит им деньги. Чаще всего злоумышленники связываются с клиентами банков по телефону и через СМС-сообщения. Поэтому данные мобильных операторов об инцидентах существенно снижают количество атак в финансовой сфере.

Благодаря сотрудничеству компании BI.ZONE с МегаФоном в Платформу обмена данными о киберугрозах будет поступать информация о злонамеренных ресурсах, в том числе используемых для фишинговых атак, о заражениях вредоносным ПО, мошенниках и их жертвах. Если эти сведения использовать в работе антифрод-системы финансовой организации, это позволит значительно повысить уровень выявления банковского мошенничества. При этом специальные правила, разработанные аналитиками компании BI.ZONE, дадут возможность с высокой точностью определять абонентов, устройства которых заражены вредоносными программами.

«Наше партнерство с BI.ZONE началось еще во время пилотного периода запуска платформы — на старте мы предоставляли адреса вредоносных и фишинговых доменов. Сейчас мы расширяем сотрудничество, добавляя в общую базу угроз данные о мошенниках и их жертвах, — комментирует Сергей Хренов, директор по предотвращению мошенничества и потерь доходов ПАО «МегаФон». — Эта информация особенно актуальна для игроков финансового сектора, так как позволяет эффективно бороться с банковскими мошенниками. Мы фиксируем деятельность последних и передаем соответствующие данные аналитикам BI.ZONE».

«Актуальная информация — ключевой фактор успеха в борьбе с современными цифровыми угрозами, — рассказывает Антон Окошкин, технический директор BI.ZONE. — Однако в одиночку ни одна финансовая организация не может позволить себе аккумулировать нужное количество данных для предотвращения кибератак. Это потребовало бы существенных затрат как на приобретение информации из разных источников, так и на содержание большой команды высококлассных экспертов в сфере кибербезопасности. Объединение усилий в сборе данных дает возможность ощутить максимальный эффект от использования информации о киберугрозах: надежная проактивная защита при существенной экономии ресурсов».

Платформа обмена данными о киберугрозах — совместный проект компании BI.ZONE и Ассоциации банков России — позволяет выстраивать проактивную защиту в финансовых организациях. Решение помогает противодействовать атакам злоумышленников благодаря коллаборации между участниками, тщательному отбору источников информации с учетом отраслевой и региональной специфик. Платформа открывает доступ к самым актуальным данным: ежедневно автоматически добавляются и обновляются десятки тысяч признаков, по которым распознают потенциальную угрозу (индикаторы компрометации). Источниками данных выступают все подключенные в рамках Ассоциации банков организации, а также технологические партнеры, среди которых ФинЦЕРТ Банка России, разработчики инструментов кибербезопасности, крупнейшие операторы связи, центр мониторинга и реагирования на инциденты BI.ZONE CERT и многие другие.

«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

Камеры сегодня повсюду: в смартфонах, умных очках, экшн-камерах и даже в «умных» дверных звонках. Проблема в том, что в кадр регулярно попадают люди, которые вовсе не давали согласия на съёмку. Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне решили проверить, можно ли это исправить и представили систему BLINDSPOT.

BLINDSPOT (PDF) — это прототип системы, которая позволяет случайным прохожим прямо сигнализировать камере о своих предпочтениях по конфиденциальности.

Без регистрации, без загрузки биометрии в облако и без привязки к личности. Всё работает локально, на устройстве.

Если человек попадает в поле зрения камеры и подаёт сигнал, система находит его лицо, отслеживает его и автоматически размывает изображение ещё до сохранения или передачи видео. Причём BLINDSPOT проверяет, что сигнал действительно исходит от того, чьё лицо находится в кадре — если «география» не сходится, команда просто игнорируется.

Прототип реализовали на обычном смартфоне Google Pixel.

Исследователи протестировали сразу три варианта, как прохожий может «договориться» с камерой:

1. Жесты руками. Самый простой вариант — провести рукой перед лицом, чтобы включить размытие, и повторить жест в обратную сторону, чтобы его отключить. Никакого дополнительного оборудования не нужно. На расстоянии до 1-2 метров система срабатывала почти безошибочно, а реакция занимала меньше 200 миллисекунд.

2. Световой маячок. Во втором сценарии человек носит с собой небольшой LED-маячок, который мигает в заданном шаблоне и передаёт цифровой сигнал камере. Такой способ работает уже на расстоянии до 10 метров в помещении, с точностью около 90% и без ложных срабатываний. Время отклика — чуть больше полсекунды.

3. UWB-метка. Третий вариант использует ultra-wideband — радиотехнологию с очень точным определением расстояния и направления. Камера и метка обмениваются короткими сигналами через Bluetooth и UWB. Этот способ оказался самым стабильным: точность часто превышала 95%, система корректно работала с несколькими людьми сразу и не давала ложных срабатываний.

 

Главный вывод исследователей — управление приватностью «со стороны прохожего» вполне реально даже на обычном смартфоне.

Как и ожидалось, есть нюансы. Во-первых, расстояние: система должна «видеть» лицо. На практике это означает максимум около 10 метров — дальше лица становятся слишком мелкими для надёжного распознавания.

Во-вторых, толпы. Когда в кадре появляется больше восьми человек, производительность падает: растёт задержка, теряются кадры. Это ограничение связано с обработкой видео на устройстве и одинаково проявляется для всех способов сигнализации.

В-третьих, условия съёмки. Яркий солнечный свет мешает световым маячкам, движение в плотной толпе снижает точность жестов. Задержка между сигналом и фактическим размытием может составлять от долей секунды до двух секунд — и в этот момент запись всё ещё идёт.

Наконец, вопрос железа. Два из трёх вариантов требуют дополнительных устройств, которые пока не являются массовыми. Поддержка таких сигналов напрямую со смартфонов — скорее идея на будущее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru